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Da una foto al responsabile: ecco come l’Ai individua i criminali di guerra

Tecnologie di machine learning supportano l’analisi di immagini e informazioni dai social network per la ricerca di responsabili di eccidi

di Antonio Teti

4' di lettura

Il conflitto russo-ucraino sta diventando un banco di prova per lo sviluppo e l'adozione di tecnologie informatiche fruibili per conseguire obiettivi, come, ad esempio, l'identificazione dei criminali di guerra. L'utilizzo di applicazioni di riconoscimento facciale, l'accesso gratuito a piattaforme di machine learning, l'estrapolazione di milioni di dati presenti nei social network, ci consentono attualmente di tracciare e identificare i responsabili di eventi criminosi condotti persino su campi di battaglia ampi, complessi e dispersivi come, ad esempio, quello ucraino.

I soldati di Kiev hanno eseguito oltre 8.600 ricerche basate sul riconoscimento facciale di soldati russi uccisi o catturati nei 50 giorni successivi all'inizio dell'invasione russa.

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L'applicazione, resa disponibile gratuitamente al governo di Kiev, è Clearview AI, società statunitense che offre più di 20 miliardi di immagini su cui effettuare controlli e che annovera tra i suoi clienti diverse forze di polizia e agenzie federali degli Stati Uniti. Le stesse attività sono condotte anche dai russi tramite la piattaforma FindCLone, attualmente non più raggiungibile in rete.

Cosa si ricava da una foto

Per comprendere la funzionalità dell'applicazione, si propone un noto episodio, risalente all'inizio di marzo, in cui due cittadini ucraini sono stati deliberatamente assassinati mentre si allontanavano dopo aver avuto un innocuo incontro con militari russi. Dopo aver sparato alle spalle ai due malcapitati, i soldati russi fanno irruzione in un edificio, in cerca di viveri. Una telecamera a circuito chiuso registra il primo piano del volto di uno degli assassini.

Il volto ripreso

Il volto di un soldato russo ripreso da una telecamera a circuito chiuso dopo l’uccisione di due civili ucraini

Per cercare di comprendere come utilizzare le tecniche informatiche e le metodologie finalizzate all'identificazione di un individuo sulla base dell'analisi di un'unica foto, procederemo per step.

Cerchiamo di identificare il viso del militare analizzando alcuni aspetti. Dalla foto si evince che il soldato è longilineo e il viso non è rasato, ha un naso appuntito e orecchie strette e allungate e i capelli sono corti e castani. Si evince che l'uomo è abbastanza giovane e probabilmente non ha più di 40 anni.

Tutti questi dettagli possono assumere una particolare rilevanza nella fase di abbinamento dell'immagine ad una di quella presenti nel database che utilizzeremo.

Le applicazioni di analisi

Per l'analisi scegliamo DeepFace, un sistema di riconoscimento facciale, sviluppato da Facebook, che utilizza una rete neurale in grado di scansionare miliardi di immagini presenti sul social media.

Se il viso appare non perfettamente allineato, come nell'immagine, si può utilizzare RetinaFace, un applicativo in grado di rilevare e ruotare i volti rilevando prima i sottocomponenti del viso, come ad esempio, gli occhi. Se un occhio appare posizionato più in alto rispetto all’altro, RetinaFace ruoterà l’immagine finché entrambi gli occhi non saranno perfettamente livellati. Ciò permetterà una migliore identificazione del soggetto.

A questo punto ci affidiamo ad un'altra applicazione, Social Media Analysis Toolkit (Smat), che recentemente ha rilasciato un poderoso database di immagini e dati di militari russi, consultabile sul sito invader.info, e che consente agli ucraini di scansionare, analizzare e archiviare decine di migliaia di foto di militari russi impegnati nel conflitto ucraino.

Si presume che l'archivio contenga più di 34.000 immagini di militari di Mosca e ciò può rappresentare un problema per i tempi di analisi che potrebbero rivelarsi particolarmente lunghi. Per risolvere la complicazione, cerchiamo di identificare le unità militari di appartenenza dei soldati dislocati nella zona del crimine utilizzando un database, rilasciato da Anonymous, e che contiene i dati personali di circa 120mila soldati di Mosca.

Le informazioni sulle unità militari rappresentano un elemento incredibilmente prezioso per circoscrivere la lista dei sospettati, in base alla possibilità di identificare l’unità militare che era di stanza nell’area geografica in cui si è consumato il crimine.

Il contributo dei social network

Da un notiziario della Cnn sull'evento criminoso riusciamo a identificare il furgone utilizzato dai soldati posizionati nella zona di riferimento.

Il veicolo incriminato

La foto del veicolo utilizzato dai soldati russi

La scritta sul furgone cita “ТАНКОВЫЙ СПЕЦНАЗ” (seguito da “Rus” in lettere latine) parole traducibili in “Tank Special Forces”. Gli assassini sono carristi, probabilmente munitisi del furgone perché il loro carro era andato distrutto. Appartengono a un’unità di carri che operava lungo l’autostrada principale alla periferia di Kiev nelle prime settimane di guerra.

Da questi vincoli possiamo identificare l’unità militare con qualche ricerca su Google e per mezzo di attività Osint condotte su forum ucraini. Dalla ricerca si evince che l’autostrada in questione è l’autostrada Kyiv Zhytomyr, in cui erano andati perduti numerosi carri russi durante la prima fase dell'invasione.

Successivamente, i carristi si sono dispersi lungo il percorso che porta alla città di Dymitrivka. Da un altro video estrapolato da un notiziario ucraino, è stato possibile identificare documenti che individuano l'unità carri: il russi che stazionavano lungo quel tratto autostradale appartenevano all’unità militare 22150.

Il presunto colpevole

Filtrando il numero dei soldati appartenenti a quell’unità, è stato possibile ridurre notevolmente il numero dei possibili sospettati. Va evidenziato, altresì, che i soldati russi hanno l’abitudine di elencare le loro unità militari direttamente sui loro siti di social media.

In considerazione dell'impostazione marziale che afferisce alla loro società tipicamente totalitaria, non dovrebbe sorprendere che i siti di social media russi, come vk.ru, abbiano una sezione per “Unità militare” (simile alle sezioni di Facebook come “Città” o “Stato della relazione”). Ciò rappresenta un elemento di notevole aiuto per le ricerche da condurre.

In questo modo possiamo restringere l’elenco dei sospetti da oltre 34.000 a soli 272 militari.

Possiamo anche filtrare ulteriormente i nostri sospettati in base all’età. Dall'immagine prelevata possiamo ritenere che il nostro assassino abbia meno di 42 anni. Quindi, possiamo filtrare la nostra lista per quei soldati nati dopo il 1980. Ora abbiamo ristretto la nostra lista a meno di 200 sospetti.

L’identifcazione

L’identificazione del presunto soldato russo ripreso

Procediamo quindi al download delle immagini, dai database precedentemente indicati, dei militari, che rispondono ai requisiti evidenziati. Dopo aver esaminato 10 falsi positivi, le analisi comparative condotte con DeepFace hanno consentito di individuare l'immagine di Dimitri Lapshakov, come quella maggiormente attinente alla foto ripresa dalla videocamera sulla base della presenza di notevoli somiglianze con il volto dell'assassino (medesimo naso allungato, sopracciglia simili, capelli corti, corpo longilineo, capelli castani, etc.).

Ci sono ottime ragioni per credere che Dimitri Lapshakov possa essere colui che ha deliberatamente ucciso i due ucraini (la percentuale registrata dal sistema è del 96%). La conferma arriverà qualche giorno dopo dall'agenzia di informazioni ucraina Liga.


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